Vertrauen in Künstliche Intelligenz: Eine multi-perspektivische Betrachtung

Vorwort
Inhaltsverzeichnis
Teil I Buchvorspann
1 Einleitung
	1.1 Historische Entwicklung
	1.2 Gesellschaftliche, wissenschaftliche und wirtschaftliche Bedeutung von Vertrauen in KI
		1.2.1 Gesellschaftliche Bedeutung von Vertrauen in KI
		1.2.2 Wissenschaftliche Bedeutung von Vertrauen in KI
		1.2.3 Wirtschaftliche Bedeutung von Vertrauen in KI
	1.3 Autorenverzeichnis mit Beitragszusammenfassung
	1.4 Roter Faden
	Literatur
Teil II Wirtschaftswissenschaftliche Perspektive
2 Künstliche Intelligenz (KI) – unser bester Freund?
	2.1 Einführung
	2.2 Zwei Seiten einer Medaille – Wirtschaftliche Vorteile, Hypes und Ängste zu MKI
	2.3 Kurzer Überblick über die drei Faktoren, die eine vertrauensvolle MKI beeinflussen
	2.4 Rahmenwerk für Mensch-KI-Interaktion
	2.5 Zwei aktuelle Bereiche und Herausforderungen der Mensch-KI-Interaktion mit Schwerpunkt auf kognitive Faktoren
		2.5.1 Algorithmus-Erfahrungsmodell (AX)
		2.5.2 Übertreibung kognitiver Verzerrungen in KI-Kontexten
	Literatur
3 Kann Vertrauen eine Beziehung zwischen Menschen und Maschinen sein?
	3.1 Vertrauen als (persönliche) Beziehung versus Zuverlässigkeit als (technische) Eigenschaft
		3.1.1 Persönliches Vertrauen und Urvertrauen als Archetypen
		3.1.2 Persönliches Vertrauen in eine Maschine? –  Institutionenvertrauen im Kontext des Urvertrauens
		3.1.3 Pseudo-Vertrauen zu einer Maschine
		3.1.4 Vertrauen in Institutionen und Organisationen
		3.1.5 (Kollektives) Institutionenvertrauen als Grundlage von Kooperationen
		3.1.6 Paradigmen der Kooperation – Vertrauenslose Kooperation – CBMs
		3.1.7 Zuverlässigkeit von (IT-)Systemen – externe Einflüsse
	3.2 Markenvertrauen als spezielle Form des Institutionenvertrauens
	3.3 Kriterien für ein Markenvertrauen in (IT-) Systeme
	3.4 Confidence-Building Measures (CBMs) – Vertrauensbildende Maßnahmen für (IT-)Systeme
	3.5 Fazit und offene Fragen
	Literatur
4 Vertrauen als Motor des KI-Wertschöpfungszyklus
	4.1 Revolutionärer Fortschritt
		4.1.1 Daten und KI verschmelzen zu einer synergetischen Beziehung
		4.1.2 Wertschöpfung aus Daten
	4.2 Hemmnisse des Siegeszuges der KI
		4.2.1 Ein allgegenwärtiges, ungutes Gefühl
		4.2.2 Fehlende Orientierung bei der Bewertung von Daten
	4.3 Implikationen aus einer systemtheoretischen Betrachtung
		4.3.1 Ein komplexes System von Vertrauensbeziehungen
		4.3.2 Ableitung praktischer Handlungsanweisungen
	4.4 Schlussfolgerung und Diskussion
	Literatur
Teil III Sozialwissenschaftliche Perspektive
5 Meine Kollegin, die KI – Wie die Nutzung von Künstlicher Intelligenz das schulische Lehren und Lernen verändert
	5.1 Praxisbeispiel
	5.2 Einleitung
	5.3 Was ist „Künstliche Intelligenz“ im schulischen Kontext?
	5.4 Schule als „träges“ und durch Digitalisierung überfordertes System
	5.5 Heterogenität und geringe Kompetenzstände als Herausforderung
	5.6 Überlastung der Lehrkräfte und Mangel an qualifiziertem pädagogischen Personal
	5.7 KI als Lösung?
		5.7.1 Mögliche Potenziale des Einsatzes KI-basierter Systeme für Lehrkräfte
		5.7.2 Mögliche Potenziale des Einsatzes KI-basierter Systeme für Schülerinnen und Schüler
	5.8 KI als Gefahr?
		5.8.1 Mögliche Herausforderungen des Einsatzes KI-basierter Systeme aus Perspektive der Lehrkräfte
		5.8.2 Mögliche Herausforderungen des Einsatzes KI-basierter Systeme aus Perspektive der Schülerinnen und Schüler
	5.9 ChatGPT ist ein Werkzeug – aber kein Taschenrechner
	5.10 KI als nützliches Werkzeug im schulischen Kontext
	5.11 Fazit
	Literatur
6 Vertrauensvolle KI – eine Diskussion aus psychologischer und pädagogischer Sicht
	6.1 Einleitung
	6.2 Die Rolle von KI auf der Beziehungsebene
	6.3 KI als Element des Verwissenschaftlichungsprozesses
		6.3.1 KI als neue Wissensinstanz
		6.3.2 Wissensinstitutionen in Verwissenschaftlichungsprozessen
	6.4 „So viel Wissen über unser Nichtwissen […] gab es noch nie.“ (Habermas)
	Literatur
7 Die Ethik der KI in Universitäten: Im Spannungsfeld zwischen Qualität, Identität und Privatsphäre
	7.1 Einleitung
	7.2 Geschichte der KI an Universitäten
	7.3 Beispiele für den Einsatz von KI in der Hochschulbildung
		7.3.1 Intelligente Tutorsysteme
		7.3.2 Chatbots
		7.3.3 Lernumgebungen
		7.3.4 Bewertung
		7.3.5 Verbesserung der Forschung
		7.3.6 Universitätscampus
	7.4 Die Grundlage für Wissen in der KI-gestützten Universität
	7.5 KI, Privatsphäre und Identität an Universitäten
	7.6 Die datenschutzfreundliche Universität
	7.7 Abschließende Überlegungen
	Literatur
Teil IV Computerwissenschaftliche Perspektive
8 Bayes’sche Netze als Methode zur Implementierung transparenter, erklärbarer und vertrauenswürdiger Künstlicher Intelligenz
	8.1 Einführung
	8.2 Grundlagen
	8.3 Beispiel für ein Bayes’sches Netzwerk
	8.4 Eigenschaften des Bayes’schen Netzwerks
	8.5 Künstliche Intelligenz – Konzepte und Erklärungen
	8.6 Erklärbarkeit in Bayes’schen Netzen
		8.6.1 Bayes-Faktor
		8.6.2 Wichtigste Erläuterung
	8.7 Fallstudie
		8.7.1 Kausale kognitive Hypothesen für die Erkennung von Manövern (MNVR)
	8.8 Schlussfolgerung
	Literatur
9 Fairness in KI-Systemen
	9.1 Einleitung
	9.2 Grundlegende Begrifflichkeiten
	9.3 Fairness-Definitionen
		9.3.1 Gruppenfairness
		9.3.2 Individuelle Fairness
		9.3.3 Kausale Fairness
		9.3.4 Dynamische Fairness
		9.3.5 Auswahl von Fairness-Definitionen
	9.4 Strategien zur Erreichung von Fairness
	9.5 Erörterung von Fairness und Unfairness anhand von Anwendungsbeispielen
	9.6 Fairness von KI-Systemen im europäischen Kontext
	9.7 Fazit
10 Kann man ChatGPT aus der Nutzerinnen- und Nutzerperspektive in der physikalischen Forschung und Lehre trauen?
	10.1 Begriffsdefinitionen
		10.1.1 Definition von vertrauenswürdiger KI
		10.1.2 Gute wissenschaftliche Praxis als Voraussetzung für vertrauenswürdige Wissenschaft
		10.1.3 Der Rahmen der physikalischen Theoreme, Prinzipien und Gesetze
		10.1.4 Die normative Kraft des Faktischen unabhängig vom Weg, auf dem die Fakten geschaffen wurden
		10.1.5 Vertrauen in physikalische Forschung und Lehre
	10.2 ChatGPTs Antwort auf die Frage, ob sie eine vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz in physikalischer Forschung und Lehre sein kann
		10.2.1 ChatGPT zur Frage vertrauenswürdiger KI
		10.2.2 ChatGPT zur Frage, ob ChatGPT eine vertrauenswürdige KI ist
		10.2.3 ChatGPT zur Frage, ob ChatGPT in der Lehre eine vertrauenswürdige KI wäre
		10.2.4 ChatGPT zur Frage, ob ChatGPT aus der Nutzerperspektive in der physikalischen Forschung und Lehre vertraut werden kann
	10.3 Die Auswirkung fehlender Prognostizierbarkeit und Erklärbarkeit von KIs auf die Vertrauenswürdigkeit
	10.4 Mögliche Anwendungsfelder von KIs und ChatGPT in der physikalischen Forschung und Lehre
		10.4.1 KIs und ChatGPT in der physikalischen Forschung
		10.4.2 KIs als Werkzeuge in der Lehre mit Vertrauen in die Studierenden
		10.4.3 ChatGPT als Digitales Supportsystem (DSS) in der Lehre
		10.4.4 Konkrete Vorschläge zur Nutzung von ChatGPT in der Lehre der Physik
	10.5 Fazit
	Literatur
11 Vertrauensbildende Maßnahmen am Beispiel von KI-Anwendungen in der Hochschulbildung
	11.1 Einleitung
	11.2 Beschreibung der Literaturanalyse
	11.3 Qualitative zusammenfassende Analyse
		11.3.1 Wie werden KI-Anwendungen in der Bildung eingesetzt?
		11.3.2 Wie kann (berechtigtes) Vertrauen in bestehende KI-Anwendungen aufgebaut werden?
	11.4 Zusammenfassung der Erkenntnisse
	Literatur
Teil V Kulturwissenschaftliche Perspektive
12 Vertrauenswürdige KI – eine paradoxale Angelegenheit
	12.1 Einleitung
	12.2 Ambivalenz des Vertrauens
	12.3 Technik als sozialer Agent
	12.4 Vertrauen in KI – eine gesamtgesellschaftliche Aufgabe
	Literatur
13 Vertrauen in KI – kulturwissenschaftlich mediale Perspektiven
	13.1 Einleitung
	13.2 Kulturwissenschaftliche Perspektiven auf KI und Vertrauen
		13.2.1 Von den Kulturwissenschaften zur diskursiven  (De-)Konstruktion von Vertrauen
		13.2.2 Vertrauen in interdisziplinärer Perspektive
		13.2.3 Vertrauen im Umgang mit KI
	13.3 Vom Wort Vertrauen zum KI-Diskurs
		13.3.1 Das Wort Vertrauen im Sprachgebrauch
		13.3.2 Vertrauen im Diskurs über KI
	13.4 Fazit: Vertrauen in KI aus kulturwissenschaftlich medialer Perspektive
	Literatur
Teil VI Interdisziplinäre Perspektive
14 Der Mensch im Mittelpunkt: Einblick in die Gestaltung Menschenzentrierter Künstlicher Intelligenz
	14.1 Einführung
	14.2 Definitionen & Einordnung
		14.2.1 Menschzentrierte Künstliche Intelligenz
		14.2.2 Erklärbare Künstliche Intelligenz
	14.3 Ursprung und Hintergrund
		14.3.1 Künstliche Intelligenz
		14.3.2 Mensch-Computer-Interaktion
	14.4 Untersuchung Menschzentrierter KI
		14.4.1 Vertrauen
		14.4.2 Mentale Modelle
	14.5 Anwendungszenarien
		14.5.1 Bildung
		14.5.2 Industrie
		14.5.3 Medizin
	14.6 Zusammenfassung
15 Gamechanger KI im Sport und der Trainingswissenschaft – Können wir der Technologie heute schon vertrauen?
	15.1 Einleitung
	15.2 Genese, Gegenstandsbereich und Anwendungsfelder der Trainingswissenschaft
	15.3 Aktueller Stand und künftige Entwicklungen
	15.4 Vertrauenswürdigkeit von Künstlicher Intelligenz im Sport mit besonderem Fokus auf die Trainingswissenschaft
		15.4.1 Überblick zur Forschungslandschaft von KI im Sport
		15.4.2 Herausforderungen, Limitationen und offene Forschungsfelder der KI und deren Vertrauenswürdigkeit in Sport- und Trainingswissenschaft
	15.5 Fazit
	Literatur
16 Künstliche Intelligenz als vertrauenswürdiges Mentoring-System in der Erwachsenenbildung: Hürden, Fragen, Strategien
	16.1 Einleitung
	16.2 Fallstudie: KI als Empfehlungssystem für Bildungsressourcen in der Hochschulbildung
		16.2.1 Hürden
		16.2.2 Strategien
	16.3 Offene Fragen
	16.4 Schlussfolgerung
	Literatur